AI 节能优化控制算法在半导体高效机房的研发与应用

摘要：半导体晶圆制造厂房制冷机房为全厂核心高耗能系统，传统 PID 群控依赖人工经验固定参数调控，存在负荷适配差、系统耦合失衡、综合能效 SCOP 偏低等问题，节能潜力巨大。本文以蚌埠某半导体晶圆生产线高效机房 EPC 项目为工程载体，围绕中电智维自主研发机理模型 + 数据驱动双引擎 AI 节能优化控制算法展开研究，搭建数字化仿真与智控平台，集成 8760 逐时负荷预测、全局系统寻优、数字孪生运维三大核心模块。项目现场实测数据表明，AI 优化控制模式下机房综合能效 SCOP 由原 4.5 提升至 5.89，月度平均节能率约 10%，年节约电费超 235 万元，投资回收期仅 2.3 年。该算法有效解决半导体多温区、变负荷、高精度温控工况下制冷系统协同优化难题，为泛半导体工厂高效机房智能化节能改造提供可复制工程方案。 

关键词：高效制冷机房；AI 优化控制；机理数据双驱动；SCOP；半导体工厂；负荷预测

0 引言

在 “双碳” 战略与工业绿色制造政策背景下，高耗能电子制造厂房节能降碳成为行业刚需。建筑空调系统电耗占公共建筑总能耗 40%~50%，制冷机房冷源系统能耗又占空调能耗 70%~80%，是厂区第一大能耗单元。根据《集中空调制冷机房系统能效等级及限定值》规范，国内多数传统制冷机房综合能效 SCOP 仅 2.0~3.5，远低于高效机房 SCOP＞5.0 的行业标准，存在显著节能空间。

半导体晶圆制造具备多温区工艺需求、负荷动态波动大、制程温控精度要求高、全年连续生产四大特征，低温、中温两套独立冷水系统同时运行，冷机、水泵、冷却塔设备耦合关系复杂。传统单设备 PID 独立控制仅能实现局部参数调节，无法从系统层统筹冷冻侧、冷却侧协同匹配，普遍存在“大流量小温差、固定供水温度、设备错峰低效运行”等缺陷，负荷波动时能效损失严重。

行业节能技术历经五代迭代：从设备变频改造、基础群控、水力平衡优化，逐步发展至数字孪生全生命周期节能，当前主流技术路线为 AI 全局动态寻优控制。中电智维针对半导体厂房特殊工况，自主研发 iFOMS-ECS  AI节能优化控制算法与配套软硬件产品，在蚌埠某半导体晶圆生产线高效机房落地应用。本文结合项目设计、算法研发、现场实测数据，系统阐述 AI节能控制算法架构、实现逻辑与工程应用成效。

1 项目概况与机房能耗痛点

1.1 项目基本信息

本项目位于安徽蚌埠传感谷，为全国首条 8 英寸压电 MEMS 晶圆全自动量产线 EPC 总包工程，中电智维负责整套高效制冷机房系统设计、设备供货、AI 智控安装与全周期能效调试。机房分为低温 6/12℃、中温 12/18℃两套独立冷水系统，配套离心变频冷水机组、变频冷冻 / 冷却水泵、共用冷却塔群，设计总冷负荷低温 2600RT、中温 4000RT，全年 7×24 小时连续运行，支撑光刻、蚀刻、薄膜沉积等高精度工艺车间恒温恒湿需求。

原常规自控方案采用传统 PLC 群控，仅依据最不利工况预留 20% 冷量冗余，冷冻水、冷却水温度、水泵流量全部人工固定设定值，系统综合能效 SCOP 基线仅 4.5，设备长期偏离高效运行区间，电费运营成本高昂。

1.2 传统制冷机房核心痛点

1）负荷预测精度不足：仅按峰值冷量选型，无全年逐时负荷仿真，工厂爬坡期低负载工况下冷机、水泵 “大马拉小车”，部分负荷运行效率大幅下降；

2）控制逻辑静态固化：PID 独立调节各设备，无系统全局寻优，冷冻、冷却侧参数无法动态协同，无法平衡冷机 COP 与水泵、冷却塔辅机能耗；

3）缺乏数据闭环自学习：无实时能效分析与模型迭代机制，季节、气象、生产负荷变化后控制策略无法自适应调整；

4）运维数字化程度低：设备故障预警滞后，依赖人工巡检，人工运维成本高，能效数据孤岛无法支撑持续优化。

2 AI 节能优化控制算法整体研发体系

中电智维构建 “设计仿真 - 实时控制 - 数字运维” 三位一体 AI 算法体系，配套 iFOMS-ESim 负荷仿真软件、iFOMS-ECS 优化控制引擎、iFOMS-BIM 数字孪生运维平台，形成覆盖机房全生命周期的 AI 节能技术栈。

2.1 8760 逐时负荷预测模型（设计端算法）

负荷预测是 AI 优化控制前置基础，采用灰色预测 + 神经网络组合预测算法，构建全年 8760 小时逐时负荷仿真模型，输入参数包含室外气象温湿度、半导体产线生产排班、工艺设备热负荷、车间分区围护结构散热四大维度变量。 算法核心逻辑：

1）基于项目当地全年气象数据与同类半导体厂房历史负荷样本，完成模型预训练；

2）CFD 水力仿真耦合设备真实性能曲线，模拟 36 种设备配置方案，完成冷机、水泵、冷却塔最优选型，降低设备冗余投资；

3）输出全年逐时冷负荷分布曲线，区分夏季、冬季高低负荷区间，为 AI 实时寻优提供负荷边界约束。

经仿真测算，基于该模型选型可规避 20% 以上设备冗余，静态设计阶段即可实现 20%~40% 理论节能空间。

2.2 “机理模型 + 数据驱动” 双引擎实时寻优控制算法（核心控制层）

iFOMS-ECS  AI智控引擎为本项目核心算法，以机房系统总耗电量最小为优化目标，兼顾半导体工艺±0.5℃温控约束，实现分钟级全局参数动态寻优。

2.2.1 双层建模架构

1）机理物理模型层：基于热力学、流体力学建立冷机 COP 模型、水泵变频能耗模型、冷却塔换热模型，精准描述设备固有运行特性，保证算法基础逻辑可靠；

2）数据驱动修正层：通过现场传感器实时采集电压、电流、流量、水温、冷量数据，神经网络实时拟合设备实际性能曲线，模型误差 RMSE＜3%，解决设备老化、管路水力失衡带来的模型偏差问题。

2.2.2 多变量协同寻优求解逻辑

优化目标函数：MinPtotal = Pchiller + Pfpump + PCpump + Ptower

约束条件：工艺冷冻水温区间、冷机运行负载限值、水泵变频区间、冷却塔出水温度上限、车间冷量供需平衡。

算法采用改进粒子群优化算法，实时遍历上万组控制参数组合，同步输出最优控制变量：冷冻水供水温度、冷却水设定温度、各水泵运行频率、冷机运行台数配比、冷却塔风机启停与频率。

对比传统固定参数 PID 控制，AI 全局寻优可同步优化冷冻侧、冷却侧耦合参数，避免单设备独立调节造成的能效抵消，理论节能提升 15% 以上。

2.2.3 边缘端实时闭环控制

算法搭载自研 AI 智控柜边缘处理器，本地完成计算，通讯延迟＜50ms，无需依赖云端算力；设置常规 / AI 节能双模式一键切换，电气、软件双重互锁，切换过程无温度波动，不影响半导体连续生产。每日 0 点自动切换控制模式，完整统计单日能耗，同步迭代算法模型参数。

2.3 数字孪生运维赋能算法（运维优化层）

配套 iFOMS-BIM 数字孪生平台，集成消防、视频、门禁、自控多系统数据，打通数据孤岛。内置故障预测算法，基于设备运行特征参数实现预测性维护；能效分析模块实时输出 SCOP、单位冷量电耗等指标，自动生成月度能效优化报告，持续反馈修正 AI 控制模型，降低 20% 人工运维成本，形成 “控制 - 监测 - 优化” 闭环迭代。

3 项目 AI 系统工程落地实施

3.1 机房系统优化设计改造

依托 8760 负荷仿真模型完成设备优化配置：低温系统配置 2 台 1300RT 变频离心冷机 + 1 台工频备用；中温系统配置 2 台 2000RT 热回收变频离心冷机；冷冻水泵全部变频，原冷却水泵 1 变 2 工方案预留后期全变频改造空间；8 台共用冷却塔统一接入 AI 调控系统。 水系统层面通过 CFD 仿真优化管路弯头、平衡阀布置，消除水力失衡；自控系统新增全域温度、流量、压差高精度传感器，完整采集算法所需多维运行数据。经设计优化，系统基线 SCOP 由 4.2 提升至 4.5，为 AI 算法进一步提升能效奠定硬件基础。

3.2 AI 智控系统部署架构

整体采用 “边缘 AI 服务器 + PLC 底层执行 + 数字孪生运维平台” 三级架构：

1）边缘 AI 智控服务器：部署 iFOMS-ECS 优化算法，实时数据采集、负荷预测、全局寻优计算；

2）PLC 底层控制层：接收 AI 下发最优参数，执行冷机、水泵、冷却塔变频调节、设备台数联动；

3）云端运维平台：iFOMS-BIM 数字孪生可视化展示，能耗统计、故障报警、算法模型远程迭代。

3.3 对比测试方案设计

为量化 AI 算法节能效果，项目 2025 年 5 月开展交替对比试验：每日 0 时人工切换运行模式，单日 AI 优化控制、次日传统常规控制交替运行，完整记录每日总冷负荷、机房总用电量、系统 SCOP、冷机负载率、供回水温差等关键指标，规避生产负荷波动、气象干扰带来的数据误差；6 月随工厂产能爬坡，冷负荷提升后持续跟踪长期运行能效表现。

4 现场实测数据与应用成效分析

4.1 5月低负荷阶段测试结果

5 月工厂处于产能爬坡期，冷机平均负载不足 50%，属于低效运行区间。常规控制模式下系统平均 SCOP 仅 4.55~4.74；AI 优化控制模式平均 SCOP 达 4.90，单日最高 SCOP 5.58。 同负荷区间对比：AI 模式日均用电量下降 7.45%~12.99%，平均综合节能率约 10%。算法自动动态抬升冷冻供水温度、优化冷却塔风机出力，以少量辅机能耗换取冷机 COP 大幅提升，解决低负载下传统控制能效断崖下跌问题。

4.2 6月满负荷稳定运行数据

6月产线产能释放，低温冷机平均负载 61.38%，中温冷机负载 44.47%，设备进入高效运行区间。AI 算法持续动态协同优化，月度平均 SCOP 提升至 5.89，单日最高 SCOP 达到 7.29，远超国家标准 SCOP≥5.0 高效机房门槛。 对比项目初始基线 SCOP=4.5，系统综合能效提升 30.9%，节能收益显著。

4.3 项目综合经济效益测算

按工业电价 0.8 元 /kWh 全年运行测算，AI 优化控制每年节约电费不低于 235 万元；整套 AI 智控软硬件增量投资回收期仅 2.3 年，较行业同类节能改造项目回收期缩短 37%。同时预测性维护算法减少设备故障停机，降低半导体产线停产损失，数字化运维减少现场巡检人工投入，综合降本效益突出。

4.4 技术优势总结

1）适配半导体多温区变负荷工况，兼顾工艺高精度温控与系统全局节能，无生产中断风险；

2）机理 + 数据双驱动算法鲁棒性强，低负载、满负载全工况均可稳定提升 SCOP；

3）边缘本地计算，响应速度快，支持老旧机房改造、新建高效机房两种落地场景；

4）全生命周期数字化闭环，算法持续自学习迭代，长期能效衰减幅度远低于传统固定群控。

5 现存局限与优化改进方向

5.1 当前项目存在局限性

1）冷却水系统仍保留部分工频冷却水泵，无法实现全流量动态调节，限制算法冷却侧优化上限；

2）空压机冷却水未从制冷系统分离，额外增加冷机负荷，干扰 SCOP 真实测算；

3）热回收温度受业主生产需求固定约束，冷却水温度下调空间受限，能效仍有提升潜力。

5.2 后续算法与系统优化路径

1）二期改造将全部冷却水泵替换为变频设备，完善冷却侧全变量优化维度；

2）独立设置空压机冷却水供冷回路，实现制冷机房负荷精准隔离测算；

3）优化多目标权重自适应算法，在满足热回收温度要求前提下，动态平衡热回收收益与冷机电耗；

4）迭代时序深度学习负荷预测模型，引入产线设备启停时序特征，进一步提升中长期负荷预测精度。

6 结论

本文基于蚌埠某8英寸半导体晶圆厂高效机房工程，系统研究中电智维自主研发的机理模型 + 数据驱动 AI 节能优化控制算法，搭建覆盖设计仿真、实时智控、数字运维的全流程 AI 技术体系，解决半导体厂房多温区、动态变负荷制冷系统协同优化难题。

现场实测验证：AI 全局寻优控制可将机房综合能效 SCOP 由 4.5 提升至 5.89，平均节能率 10%，年节约电费 235 万元，投资回收期 2.3 年，在保障晶圆制造高精度恒温工艺前提下实现显著节能降本。该套 AI 优化控制算法软硬件一体化方案适配新建高效机房与存量厂房节能改造，可广泛推广应用于半导体、面板、医药等高端制造高能耗制冷机房，为工业建筑绿色低碳、高效机房智能化建设提供成熟可行技术路径，具备良好工程应用价值与行业推广前景。

参考文献

[1] 中华人民共和国住房和城乡建设部。集中空调制冷机房系统能效等级及限定值[S].2022. 

[2] 郭振君。基于强化学习的智慧楼宇机房冷却系统优化算法 [J]. 信息技术与信息化，2024 (10):102-106. 

[3] 燕艳。一种面向算力基础设施的 AI 能耗管控方案 [J]. 信息技术与信息化，2025 (06):98-101. 

[4] 罗炜。基于实测数据驱动的煤矿制冷机房水系统能效优化研究 [J]. 煤炭工程，2025,57 (10):115-122. 

[5] 特灵科技.“人工智能 +” 重塑高效机房智控新范式 [J]. 暖通空调资讯，2025 (12):45-48.